Um novo sistema de inteligência artificial (IA) pode atribuir palavras descritivas, como frutado ou gramado, a odorantes, apenas analisando suas estruturas moleculares.
Os pesquisadores que projetaram o sistema usaram-no para listar os odores que correspondem a centenas de estruturas químicas. O sistema poderia ajudar a projetar novos aromas sintéticos e entender como o cérebro humano interpreta o cheiro.
O sistema, chamado de mapa de odor principal (POM), foi desenvolvido por uma equipe liderada por Omer Tsimhoni, da Universidade Hebraica de Jerusalém, em Israel. Eles se inspiraram em um conceito chamado de mapa de cor principal (PCM), que é uma maneira de representar todas as cores possíveis em um espaço tridimensional.
O POM funciona de forma semelhante, mas em vez de cores, ele usa 21 palavras descritivas para classificar os odores em um espaço tridimensional. Essas palavras foram escolhidas com base em um estudo prévio que perguntou a 49 pessoas para descrever 150 odorantes diferentes.
Os pesquisadores treinaram o POM usando um conjunto de dados de 502 odorantes com suas estruturas moleculares e descrições de palavras. Eles usaram um algoritmo de aprendizado de máquina para encontrar as relações entre as características moleculares e as palavras descritivas. Em seguida, eles testaram o POM em 575 odorantes novos e encontraram que ele podia prever as palavras descritivas com uma precisão média de 68%.
Para validar o POM, os pesquisadores também compararam as respostas da IA com as de narizes humanos. Eles treinaram 15 voluntários para associar cheiros específicos com as mesmas palavras descritivas usadas pelo POM. Eles compararam as respostas da IA e dos humanos para 323 odorantes novos e encontraram uma alta similaridade.
O POM é o primeiro sistema de IA capaz de descrever odores a partir de estruturas moleculares, diz Tsimhoni. Ele diz que o POM poderia ter várias aplicações, como ajudar a criar novos aromas sintéticos, melhorar a qualidade dos alimentos e bebidas, e até mesmo auxiliar no diagnóstico médico baseado em cheiro.
No entanto, o POM também tem suas limitações e desafios. Por exemplo, ele não revela muito sobre a biologia por trás do olfato humano, como as moléculas interagem com os receptores de odor no nariz. Além disso, ele não pode prever como as misturas de odorantes criam cheiros complexos e diferentes.
Tsimhoni diz que seu objetivo é melhorar o POM para torná-lo mais preciso e abrangente. Ele também espera colaborar com outros pesquisadores e indústrias interessados em explorar o mundo dos odores.
O estudo foi publicado na revista científica Nature Communications.
Os pesquisadores que projetaram o sistema usaram-no para listar os odores que correspondem a centenas de estruturas químicas. O sistema poderia ajudar a projetar novos aromas sintéticos e entender como o cérebro humano interpreta o cheiro.
O sistema, chamado de mapa de odor principal (POM), foi desenvolvido por uma equipe liderada por Omer Tsimhoni, da Universidade Hebraica de Jerusalém, em Israel. Eles se inspiraram em um conceito chamado de mapa de cor principal (PCM), que é uma maneira de representar todas as cores possíveis em um espaço tridimensional.
O POM funciona de forma semelhante, mas em vez de cores, ele usa 21 palavras descritivas para classificar os odores em um espaço tridimensional. Essas palavras foram escolhidas com base em um estudo prévio que perguntou a 49 pessoas para descrever 150 odorantes diferentes.
Os pesquisadores treinaram o POM usando um conjunto de dados de 502 odorantes com suas estruturas moleculares e descrições de palavras. Eles usaram um algoritmo de aprendizado de máquina para encontrar as relações entre as características moleculares e as palavras descritivas. Em seguida, eles testaram o POM em 575 odorantes novos e encontraram que ele podia prever as palavras descritivas com uma precisão média de 68%.
Para validar o POM, os pesquisadores também compararam as respostas da IA com as de narizes humanos. Eles treinaram 15 voluntários para associar cheiros específicos com as mesmas palavras descritivas usadas pelo POM. Eles compararam as respostas da IA e dos humanos para 323 odorantes novos e encontraram uma alta similaridade.
O POM é o primeiro sistema de IA capaz de descrever odores a partir de estruturas moleculares, diz Tsimhoni. Ele diz que o POM poderia ter várias aplicações, como ajudar a criar novos aromas sintéticos, melhorar a qualidade dos alimentos e bebidas, e até mesmo auxiliar no diagnóstico médico baseado em cheiro.
No entanto, o POM também tem suas limitações e desafios. Por exemplo, ele não revela muito sobre a biologia por trás do olfato humano, como as moléculas interagem com os receptores de odor no nariz. Além disso, ele não pode prever como as misturas de odorantes criam cheiros complexos e diferentes.
Tsimhoni diz que seu objetivo é melhorar o POM para torná-lo mais preciso e abrangente. Ele também espera colaborar com outros pesquisadores e indústrias interessados em explorar o mundo dos odores.
O estudo foi publicado na revista científica Nature Communications.
